高阶函数, 文档测试, 排列 , 正则 , 边界匹配 , 正则表达式常用函数

本文详细介绍了Python中的高阶函数如filter、sorted、sum和zip的使用方法,以及如何通过文档测试确保代码质量。此外,还深入探讨了正则表达式的应用,包括边界匹配、多个字符匹配及常用的正则表达式函数,如re.compile、re.match等。
一 高阶函数
filter(func,iter1)
参数一:func  有且只有一个参数,返回值必须是bool值
参数二:可迭代对象
功能:进行数据过滤,将iter1中的元素依次取出,作用于func,根据func返回的是True还是False
决定是否保留该元素。返回True的时候是保留该元素,返回False去除该元素
sorted(iterable,key,reverse)
参数一:可迭代对象
参数二:key,比较规则
参数三:默认升序,reverse=True 降序排列
功能:将可迭代对象依次作用于key后面的函数,然后根据作用的结果进行排序。
sum(iter)
参数一:可迭代对象,元素必须是number类型
功能:返回可迭代对象相加的结果
zip(iter1,iter2,...)
功能:将多个可迭代对象的对应位置的数据进行打包处理,长度由最短的决定,返回一个打包好的zip对象[迭代器]
zip(*zipobj)
功能:将zip对象进行解包处理
二 文档测试
1.首先导入doctest模块
2.可以提取函数中的注释进行执行,注释一定按照doc下面的格式来书写。
3.执行doctest.testmod()
三 排列
itertools.permutations(list1,r)
参数一:可迭代对象
参数二:取元素的个数
注意:可迭代对象中的元素不能重复[与顺序有关]
功能:返回从可迭代对象中取出r个元素的排列,以迭代器的方式返回。
itertools.combinations(iter2,r)
 参数一:可迭代对象
 参数二:取元素的个数
 功能:从iter2中取r个的元素的组合
 注意:iter2中不能重复。
四 正则
匹配单个字符
. 匹配除换行符以外的任意字符
[] 字符集合,表示匹配[]中任意一个字符
[0-9] 表示匹配任意的数字
[a-z] 表示匹配所有小写字母
[A-Z] 表示匹配所有的大写字母
[0-9a-zA-Z_] 表示匹配数字字母下划线
[^0-9] ^在[]括号中表示脱字节,非数字
\d 表示匹配数字,效果同[0-9]
\D 表示匹配非数字,效果同[^0-9]
\w 表示匹配数字字母下滑线,效果同[0-9a-zA-Z_] 
\W 表示匹配非数字字母下滑线,效果同[^0-9a-zA-Z_] 
\s 表示匹配空白符效果同[ \r\n\f\t]
\S 表示非匹配空白符效果同[^ \r\n\f\t]
re.findall(pattren,string)
参数一:正则表达式
参数二:被正则的字符串
功能:对string进行正则匹配,将匹配到的结果作为列表返回
五 边界匹配
^ 行首匹配,从每一行的开始进行匹配
$ 行尾匹配,匹配每一行的结束
\A 匹配字符串的开始,与^的区别是,即使在re.M的模式下,也不会匹配其他的行首
\Z 匹配字符串的结束,与$的区别是,即使在re.M的模式下,也不会匹配其他的行尾
\b 匹配单词的边界 \b写在左边匹配左边界,写在右边匹配右边界
\B 匹配单词的非边界 写在左边,左边界不匹配,写在右边右边界不匹配

匹配多个字符

(xyz) 将括号中的内容作为一个整体来进行匹配
x?(一个字符一个字符的匹配,包括空格)匹配0个或者1个x 尽可能少的匹配
x*(一个单词一个单词的匹配,包括空格) 匹配0个或者多个x 贪婪匹配,尽可能多的匹配
x+ (一个单词一个单词的匹配,不包括空格)匹配至少一个,贪婪匹配,尽可能多的匹配
x{n} 匹配确定的n个x
x{n,} 匹配至少n个x 贪婪匹配
x{n,m} 匹配至少n个最多m个x

六 正则表达式常用函数

re.compile(pattern,flags)
参数一:正则表达式
参数二:标志位
功能:将正则表达式编译成一个正则对象然后返回。调用的时候调用正则对象即可。
re.match(pattern,string,flags)
参数一:正则表达
参数二:string
参数三:标志位
功能:对string从字符串开始进行匹配,若匹配的上则返回匹配成功的对象,若匹配不上则返回None
注意:这并不是一个完全匹配,若匹配成功之后,string有剩余仍然匹配成功,若要完全匹配,可以在正则
的末尾添加$即可
re.search(pattern,string,flags)
参数一:正则表达式
参数二:字符串
参数三:标志位
功能:以指定的正则格式在string进行查找若找到则直接返回第一匹配成功的对象,不再继续匹配。
若找不到返回None
re.findall(pattern,string,flags)
功能:以指定的正则表达式去string中进行匹配,把所有匹配的结果作为list返回。若没有匹配上则返回空列表
re.finditer(pattern,string,flags)
功能:以指定的正则表达式去string中进行匹配,把所有匹配的结果作为迭代器返回.
re.split(pattern,string,maxsplit,flags)
功能:以指定的正则对string进行切片,并且将切片后的结果作为列表返回。
maxsplit:指定最大切片次数,若不指定,全部切片
re.sub(pattern,repl,string,count)
功能:将匹配到的字符以指定的repl进行替换并且返回替换后的结果
count:指定替换次数,若不指定则默认全部替换
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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